Category: Amazon Machine Learning

シーケンスデータの急増により、ゲノムバリアントの解釈は複雑なパイプラインと専門知識を要する作業になっています。本記事では、AWS HealthOmics のワークフローと Amazon S3 Tables、Amazon Bedrock AgentCore 上の Strands Agents を組み合わせ、VCF ファイルの取り込みからアノテーション、自然言語での問い合わせまでを一貫して実行するゲノムバリアント解釈エージェントを紹介します。臨床研究者が SQL を書かずに、対話形式でコホート全体のバリアントを解析できるようになります。

本ブログは、コニカミノルタ株式会社と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました […]

本記事は 2026 年 6 月 25 日から 26 日に幕張メッセで開催された AWS Summit Japan 2026 の開催報告です。AWS for Industries Zone に出展した株式会社 SUMCO のブース展示 「Amazon Redshift × 生成 AI で挑む 半導体ウェーハメーカーの DX」 の内容を、SUMCO と AWS が共同で振り返ります。

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの松永です。8 月に入り各地で猛暑が続いていますね。工場の現場 […]

本稿は、ＪＣＲファーマ株式会社による、Amazon BedrockでClaude Codeを導入した約2ヶ月間の取り組みについて、蘆田 勇平様、服部 将太様、東本 伸一様、前田 善貴様、倉本 航佑様より寄稿いただきました。

航空業界では、散在するデータの横断的な活用が長年の課題でした。本ブログでは、 Amazon S3 を中心とした […]

MGI、Sentieon、AWS の協業により、ゲノミクスラボは大規模なシーケンシングデータを効率的に管理・解析できます。ベルリンの MGI 欧州本社では、3 台の DNBSEQ-T7 シーケンサーが週あたり合計で最大 63 テラベース生成するゲノムデータを AWS HealthOmics Sequence Store に取り込み、Sentieon の DNAscope や TNseq を Ready2Run ワークフローまたはプライベートワークフローで実行します。Ready2Run の固定料金と自動リソース管理により、コストを予測しやすく、迅速で高精度な発見を実現します。

PacBio HiFi の全ゲノムシーケンシング (WGS) バリアント解析パイプラインを AWS HealthOmics 上に実装し、大規模運用に向けてベンチマークしました。DeepVariant を GPU (NVIDIA Tesla A10G / omics.g5.2xlarge) で実行すると、CPU 比 21.3 パーセントのコスト削減と 8.5 パーセントの高速化を達成。run_analyzer の推奨構成なら 19.15 ドルまで削減できる見込みです。

ライフサイエンス研究者は、遺伝子、バリアント、構造、薬剤、疾患を調べるたびに、API や認証、データ形式が異なる何十ものデータベースを行き来する必要があります。本記事では、Kiro を 24 分野・100 以上のデータベースを横断する統合研究インターフェースへと拡張する Kiro power パッケージ「Kiro for Life Sciences」を紹介します。24 のドメイン特化 MCP サーバーとデータベース横断検索、ガイド付きワークフロー、ドメインスキルにより、自然言語での質問から構造化された結果までを一気通貫で得られます。

2026 年 7 月 16 日（木）、 17 日（金）の 2 日間、東京・麻布台ヒルズにて、ISV SaaS 事業者向けの 8 社合同 AI-DLC Unicorn Gym を開催しました。株式会社サイバーセキュリティクラウド、freee 株式会社、株式会社いえらぶ GROUP、モビルス株式会社、エムオーテックス株式会社、株式会社ヌーラボ、テクマトリックス株式会社、株式会社ヴァル研究所（順不同・敬称略）の 8 社から計 54 名にご参加いただき、各チームが自社プロダクトの開発テーマを持ち込んで、Kiro や Claude Code などの Coding Agent を活用しながら 2 日間 AI 駆動の開発プロセスを実践しました。

本記事では、ご参加いただいた各社が 2 日間 AI-DLC をどう体験したのか、参加者の声を交えてレポートします。